47955 “AI+投資”超額收益明顯,是誰提前搶占了風口?
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“AI+投資”超額收益明顯,是誰提前搶占了風口?
市場投資熱點的分化且迅速切換,讓采用“AI+量化”策略選股分散的投資方式優(yōu)勢得以凸顯
本文來自于微信公眾號“侃見財經(jīng)”(ID:kanjiancj),投融界經(jīng)授權發(fā)布。

“未來已來”,正如目前的人工智能(AI)浪潮席卷全球。

2023年以來,ChatGPT全球爆火,人工智能領域的“iPhone時刻”正加速到來,AI+的想象空間徹底被打開。

“AI+投資”超額收益明顯,是誰提前搶占了風口?

當前,關于“AI運用于投資領域”的話題熱度正持續(xù)走高。

其實,這并不只是流行在口頭或想象中的故事,而是已經(jīng)運用在投資實踐中,并斬獲了可觀超額收益的事實。

華夏基金從2019年起,就開始實盤運作AI策略,目前應用在滬深300、中證500及中證1000等指數(shù)上都有實盤運作。

結果發(fā)現(xiàn):和那種“通過押注單一風格在個別年份表現(xiàn)較強,或者單一類型產品表現(xiàn)較好”的量化產品,AI策略在各個年份、不同產品類型上都體現(xiàn)了較強的競爭力,長期業(yè)績也具有競爭力。

例如,華夏中證500指數(shù)增強(A:007994;C:007995)作為增強型的指數(shù)基金,一方面采用指數(shù)化被動投資以追求有效跟蹤標的指數(shù),另一方面采用AI量化模型調整投資組合,力求超越標的指數(shù)表現(xiàn)。根據(jù)近期銀河證*發(fā)布的數(shù)據(jù),截至2023年5月31日,華夏中證500指數(shù)增強A,自成立以來取得了75.53%的回報,大幅跑贏業(yè)績比較基準,獲得57.49%的超額收益,在近一年在同類130只產品中排名第一。

“AI+投資”超額收益明顯,是誰提前搶占了風口?

其實,對于量化投資者而言,利用計算機程序和數(shù)字模型,輔以大量數(shù)據(jù)、挖掘選股因子來進行交易的投資策略,并不陌生,現(xiàn)如今出現(xiàn)的ChatGPT等大模型無疑為量化投資注入了新鮮血液。

相比人腦的實際計算和交易能力,相比于傳統(tǒng)的量化策略,基于AI大模型策略的基金,可以用投資“新紀元”來標記了。

華夏中證500指數(shù)增強(A:007994;C:007995)的基金經(jīng)理“孫蒙”表示,“AI+投資”策略的相對于傳統(tǒng)策略的核心競爭力在于“更寬廣的眼界”和“更深入的思考”。

“眼界”更寬廣:就目前已在實踐的幾種機器學習算法中,它們都有能力能對更廣泛、更龐大的數(shù)據(jù)和信息進行直接處理,獲得不亞于人類的信息儲備量和認知能力。

“思考”更深入:在投資領域,基于GPU等硬件支持,可以更迅速訓練“人工神經(jīng)網(wǎng)絡”,建立深度學習模型,使得它具有刻畫復雜規(guī)律的可能性。

孫蒙表示,“AI”策略基金一方面融入人工智能算法,可用納秒級時間完成市場掃描和股*選擇,通過AI機器學習更能在算法上進行自動進化和策略迭代,快速識別投資者相應交易行為、情緒、輿情等信息,跨維度整合可用信息,并尋找可能存在的“贏家模式”。

另一方面,也能利用量化手段從全市場范圍優(yōu)選個股,不受單一指數(shù)成分股限制,具備較強的靈活性,同時引用量化多因子策略能更進一步豐富阿爾法收益的來源。

銀河證*發(fā)布的公開數(shù)據(jù)顯示,截至2023年5月31日,華夏中證500指數(shù)增強A(代碼:007994),自成立以來取得了75.53%的回報,大幅跑贏業(yè)績比較基準,獲得57.49%的超額收益,在近一年在同類130只產品中排名第一。

“AI+投資”超額收益明顯,是誰提前搶占了風口?

公開數(shù)據(jù)顯示,孫蒙是北京大學理學學士,加州大學洛杉磯分校電子工程專業(yè)碩士,具有扎實的理工背景。他2017年進入華夏基金,從數(shù)量投資部研究員,到華夏智勝價值成長基金經(jīng)理。目前,孫蒙擔任華夏基金數(shù)量投資部高級副總裁,主要研究方向為AI選股,算法及程序化交易等。據(jù)Wind數(shù)據(jù)顯示,孫蒙在管的基金共有5只,在管基金總規(guī)模為91.01億元。孫蒙管理的產品,均采用AI量化選股,以及市場中性策略。

“AI+投資”超額收益明顯,是誰提前搶占了風口?

華夏基金作為國內的頭部基金公司,在主動量化領域一直持續(xù)進行投入。早在2017年,華夏基金便與微軟進行人工智能量化投資的深度合作,采用“AI+”的指數(shù)增強策略體系進行組合管理。

具體來看,其指數(shù)增強的實現(xiàn)主要包含兩個步驟:一是alpha模型,主要為股*未來收益做預測;二是風險控制模型,控制組合基差風險、回撤風險、偏離風險等。

在傳統(tǒng)的投資中,投資經(jīng)理在交易時間結束后,需要整理數(shù)據(jù)、回顧組合、市場分析并制定下一步組合管理策略。而利用人工智能進行投資就完全不同了,它依托強大的算力實現(xiàn)相關數(shù)據(jù)實時更新,并完成對組合持倉、預期收益及調整策略的實時生成,并在既定風控框架及權限下,組合可最大程度保障策略是快速實現(xiàn)。

此外,目前A股市場散戶資金占比仍然很高,人工智能還可以快速識別投資者相應交易行為、情緒、輿情等信息,為組合實現(xiàn)超額收益。

從當下市場環(huán)境和特征來看,個股分化程度大幅提升,市場風格切換愈發(fā)頻繁,在這種背景下,利用AI機器學習進行量化選股的優(yōu)勢或許更加凸顯,主要體現(xiàn)在以下幾個方面:

一是,市場投資熱點的分化且迅速切換,讓采用“AI+量化”策略選股分散的投資方式優(yōu)勢得以凸顯;

二是,由于產品本身對跟蹤誤差的限制,指數(shù)增強基金的個股和行業(yè)配置相對分散,有助于更好地適應多變的市場;

第三,指數(shù)增強基金產品一般建立在多因子選股體系之上,強調對阿爾法因子暴露的同時,也會對諸如大小盤、價值成長等風格進行嚴格控制。因此當市場風格切換較為頻繁時,量化多因子框架的優(yōu)勢會體現(xiàn)的更加明顯。

在風險控制上,“AI+策略”可以通過全市場股*畫像來預先排除風險。例如,可以在模型建立時就設定好負面清單剔除存在公司治理風險、ST、流動性較差的股*等,降低策略的尾部風險。在構建組合時,“AI+策略”能夠通過提高入庫因子標準,比如估值因子、財務質量因子、行業(yè)數(shù)據(jù)因子等,構建符合最優(yōu)投資目標的投資組合。并且用樣本因子與國內外市場進行交叉驗證,保證策略的可解釋性和alpha收益來源的持續(xù)穩(wěn)定。

AI+ 投資 風口
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